🎥 RL.10 몬테카를로 트리 탐색 — 무작위 시뮬레이션의 놀라운 위력
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🌲 RL.10 몬테카를로 트리 탐색 — 무작위 시뮬레이션의 놀라운 위력
모든 경우의 수를 다 계산할 수 없다면, 무작위로 시뮬레이션해 통계적으로 길을 찾으면 어떨까요? 바로 이 단순한 아이디어가 **MCTS(몬테카를로 트리 탐색)**이며, 체스와 바둑 같은 게임 AI에 혁명을 일으켰습니다.
🌟 핵심 포인트
- 브루트포스의 한계와 게임 복잡성
- 무작위 시뮬레이션의 아이디어
- 통계적 평균으로 최적 전략 도출
- 탐색과 활용의 균형 문제 (UCB)
- 바둑으로 이어진 MCTS의 위력
👉 다음 에피소드에서는 RL.11 UCB와 탐색-활용 — 불확실성을 다루는 법을 다룹니다.
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